OpenRec公司

OpenRec:一个可扩展和可适应的推荐算法的模块化框架。随着对用户偏好更深入理解的需求不断增加,推荐系统已经超越了简单的用户项过滤,并且越来越复杂,由多个组件组成,用于分析和融合不同的信息。不幸的是,现有的框架不能充分支持可扩展性和适应性,因此对快速、迭代和系统化的实验提出了重大挑战。在这项工作中,我们提出了OpenRec,一个开放的、模块化的Python框架,它支持推荐系统中可扩展和可适应的研究。每个推荐者被建模为一个计算图,该图由一组通过定义良好的接口连接的可重用模块组成。我们提出了OpenRec的体系结构,并证明OpenRec在保持培训效率和推荐准确性的同时,提供了适应性、模块化和重用性。我们的案例研究说明了OpenRec如何支持一个有效的设计过程,用可交互的模块来原型和基准替代方法,并支持新算法的开发和评估。